為了滿足工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)裝備制造企業(yè)的更高要求,提出產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造和運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)化,以及設(shè)備維護(hù)等方面的智能制造策略。通過(guò)在智能設(shè)計(jì)計(jì)算、產(chǎn)品大數(shù)據(jù)化和預(yù)防性維護(hù)等方面的應(yīng)用開(kāi)發(fā),發(fā)現(xiàn)裝備企業(yè)對(duì)高性能計(jì)算及平臺(tái)、超大容量存儲(chǔ)和高效化的數(shù)據(jù)處理等的需求很大。為此,探究了超級(jí)計(jì)算機(jī)的優(yōu)勢(shì)和在智能制造裝備中設(shè)計(jì)、運(yùn)營(yíng)和維修等方面應(yīng)用的可能性,結(jié)果表明超級(jí)計(jì)算機(jī)有助于裝備企業(yè)向智能制造的轉(zhuǎn)型升級(jí)。 

【文章來(lái)源】：機(jī)電工程技術(shù). 2020年04期

【文章頁(yè)數(shù)】：3 頁(yè)

【部分圖文】：

裝備企業(yè)在智能制造的3個(gè)方面

CAE是用計(jì)算機(jī)輔助求解復(fù)雜工程和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)強(qiáng)度、剛度、屈曲穩(wěn)定性、動(dòng)力響應(yīng)、熱傳導(dǎo)、三維多體接觸、彈塑性等力學(xué)性能的分析計(jì)算以及結(jié)構(gòu)性能的優(yōu)化設(shè)計(jì)等問(wèn)題的一種近似數(shù)值分析方法。CAE應(yīng)用程序基本可以分成2大類，一類是共享內(nèi)存應(yīng)用程序，另一類是分布式內(nèi)存應(yīng)用程序。其主要有3個(gè)步驟：第一步是建模亦即前處理，通常在工作站上進(jìn)行；第二步是求解過(guò)程，這是至關(guān)重要的一步，需要占用大量的處理器、內(nèi)存資源以及存儲(chǔ)空間，通常在高性能計(jì)算機(jī)上完成，這個(gè)過(guò)程涉及到的軟件有Fluent、ANSYS、Nastran、Ls-Dyna等；第三步是后處理過(guò)程，對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行處理分析，通常也是在工作站上完成[4-6]。裝備企業(yè)會(huì)涉及車身的流線型流體仿真、復(fù)雜龐大的裝備系統(tǒng)模型、裝備的剛?cè)狁詈线\(yùn)動(dòng)解析和車身的碰撞仿真等。而智能制造對(duì)以上CAE計(jì)算提出高分辨率、系統(tǒng)性整體建模等要求，需要將模型建立的更加精細(xì)，為準(zhǔn)確捕捉各種工況的熱點(diǎn)，特別是疲勞計(jì)算問(wèn)題，會(huì)建立每一處的單元密度很高的精細(xì)模型，復(fù)雜產(chǎn)品千百個(gè)零件之間的接觸關(guān)系及非線性求解等。這些復(fù)雜模型的求解過(guò)程，會(huì)進(jìn)行成千上次的迭代結(jié)果，勢(shì)必要求計(jì)算機(jī)有大內(nèi)存即時(shí)容量和龐大的存儲(chǔ)空間。在CAE計(jì)算求解速度方面，過(guò)去，計(jì)算機(jī)提高速度的方法主要靠提高處理器的時(shí)鐘速度；而今，處理器的時(shí)鐘速度已經(jīng)接近極限，計(jì)算機(jī)性能提高的唯一通道是發(fā)展多核計(jì)算機(jī)。分布式并行可以明顯減少計(jì)算時(shí)間，使得大型問(wèn)題的求解得以松綁。因此，CAE計(jì)算的核心內(nèi)容是高性能計(jì)算，這正是超級(jí)計(jì)算機(jī)所具有的巨大優(yōu)勢(shì)，故而裝備企業(yè)在智能制造中的CAE計(jì)算能夠應(yīng)用超算，會(huì)使得企業(yè)取得轉(zhuǎn)型升級(jí)的成果事半功倍。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]透過(guò)工業(yè)4.0解析“中國(guó)制造2025”[D]. 侯晉珊.北京工業(yè)大學(xué) 2017



本文編號(hào)：2924051